در این مقاله، ما به صورت گام‌به‌گام نحوه ساخت یک چت‌بات هوشمند با استفاده از دو ابزار قدرتمند مایکروسافت، یعنی Microsoft Bot Framework و سرویس درک زبان طبیعی LUIS (Language Understanding Intelligent Service) را بررسی خواهیم کرد. هدف ما ساخت یک ربات است که بتواند هدف کاربر را درک کرده و مکالمه‌ای طبیعی و مفید را با او پیش ببرد.

بخش اول: آشنایی با ابزارهای کلیدی

قبل از شروع ساخت، بهتر است با دو جزء اصلی این پازل آشنا شویم.

۱. Microsoft Bot Framework چیست؟

Microsoft Bot Framework یک پلتفرم جامع و متن‌باز برای ساخت، آزمایش، استقرار و مدیریت چت‌بات‌های هوشمند است. این فریم‌ورک مجموعه‌ای از ابزارها و سرویس‌ها را فراهم می‌کند که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا یک منطق مکالمه‌ای را یک بار بنویسند و سپس آن را در کانال‌های مختلفی مانند وب‌سایت، تلگرام، فیسبوک مسنجر، Slack و بسیاری دیگر منتشر کنند.

مزایای اصلی Bot Framework:

• چندکاناله بودن (Multi-channel): کد خود را یک بار بنویسید و آن را در پلتفرم‌های مختلف مستقر کنید.

• مدیریت وضعیت (State Management): به راحتی اطلاعات و وضعیت مکالمه با هر کاربر را ذخیره و بازیابی کنید.

• ابزارهای توسعه‌دهنده (SDK): کتابخانه‌هایی برای زبان‌های برنامه‌نویسی محبوبی مانند #C و Node.js ارائه می‌دهد.

• ادغام‌پذیری: به سادگی با سرویس‌های شناختی دیگر مایکروسافت مانند LUIS، QnA Maker و Speech Services ادغام می‌شود.

۲. LUIS (Language Understanding) چیست؟

یک چت‌بات بدون توانایی درک زبان انسان، تنها یک ربات با پاسخ‌های از پیش تعیین‌شده و محدود است. اینجاست که LUIS وارد عمل می‌شود. LUIS یک سرویس مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که به اپلیکیشن‌ها و ربات‌ها اجازه می‌دهد تا منظور و هدف کاربر را از جملات محاوره‌ای او درک کنند.

برای مثال، اگر کاربر بنویسد "می‌خواهم برای فردا ساعت ۵ عصر یک وقت آرایشگاه رزرو کنم"، LUIS می‌تواند این جمله را تحلیل کرده و مفاهیم کلیدی زیر را استخراج کند:

• قصد (Intent): هدف اصلی کاربر چیست؟ در این مثال، BookAppointment (رزرو وقت).

• موجودیت‌ها (Entities): اطلاعات مهم و کلیدی در جمله کدامند؟ در این مثال، Date: tomorrow (تاریخ: فردا) و Time: 5 PM (ساعت: ۵ عصر).

با استفاده از LUIS، ربات ما می‌تواند از یک مکالمه خشک و مبتنی بر دکمه فراتر رفته و به یک دستیار هوشمند واقعی تبدیل شود.

بخش دوم: طراحی مکالمه، نقشه راه موفقیت ربات

قبل از نوشتن حتی یک خط کد، باید نقشه راه مکالمه را طراحی کنید. یک طراحی مکالمه ضعیف می‌تواند بهترین فناوری‌ها را نیز بی‌اثر کند.

مراحل طراحی مکالمه:

۱. تعیین هدف و شخصیت ربات: ربات شما قرار است چه کاری انجام دهد؟ آیا قرار است به سوالات متداول پاسخ دهد، وقت رزرو کند یا اطلاعات محصول را ارائه دهد؟ برای ربات خود یک شخصیت (مثلاً دوستانه، رسمی یا شوخ‌طبع) تعریف کنید تا لحن مکالمات آن یکپارچه باشد.

۲. ترسیم مسیرهای کاربری (User Journeys): سناریوهای مختلفی که کاربر ممکن است با ربات شما تعامل داشته باشد را شناسایی کنید. برای مثال، برای یک ربات رزرو وقت: * مسیر موفق: کاربر تاریخ و ساعت را مشخص می‌کند و رزرو با موفقیت انجام می‌شود. * مسیر با اطلاعات ناقص: کاربر فقط می‌گوید "می‌خواهم وقت بگیرم". ربات باید هوشمندانه سوالات بعدی را برای دریافت تاریخ و ساعت بپرسد. * مسیر انصراف: کاربر در اواسط فرآیند پشیمان می‌شود.

۳. طراحی جریان مکالمه (Dialog Flow): با استفاده از ابزارهایی مانند Draw.io یا حتی قلم و کاغذ، یک فلوچارت از مکالمات احتمالی رسم کنید. این فلوچارت باید شامل پیام‌های ربات، پاسخ‌های احتمالی کاربر و تصمیم‌گیری‌های منطقی باشد.

۴. پیش‌بینی موارد غیرمنتظره: برای شرایطی که ربات منظور کاربر را متوجه نمی‌شود (Fallback)، یک پاسخ مناسب طراحی کنید. مثلاً: "متوجه منظورتان نشدم. می‌توانید سوال خود را به شکل دیگری بپرسید؟" یا "می‌توانید از بین گزینه‌های زیر یکی را انتخاب کنید."

بخش سوم: آموزش مغز ربات با LUIS

اکنون زمان آن است که به ربات خود قدرت درک زبان طبیعی را بدهیم.

۱. ایجاد اپلیکیشن LUIS: به پورتال LUIS.ai مراجعه کرده و یک حساب کاربری بسازید. سپس یک اپلیکیشن جدید برای ربات خود ایجاد کنید.

۲. تعریف قصدها (Intents): قصدها اهداف کلی کاربر هستند. بر اساس طراحی مکالمه خود، قصدها را تعریف کنید. برای مثال: * Greeting (برای خوشامدگویی) * BookAppointment (برای رزرو وقت) * AskFAQ (برای پرسیدن سوالات متداول) * CancelAppointment (برای لغو وقت)

۳. ارائه گفته‌ها (Utterances): برای هر قصد، چندین مثال از جملاتی که کاربر ممکن است بگوید را وارد کنید. هرچه مثال‌های شما متنوع‌تر باشد، مدل هوش مصنوعی بهتر آموزش می‌بیند. * برای BookAppointment: * "میخوام یه وقت رزرو کنم" * "برای فردا ساعت ۴ جا دارید؟" * "یک نوبت برای کوتاهی مو می‌خواستم" * "چطور میتونم وقت بگیرم؟"

۴. شناسایی موجودیت‌ها (Entities): کلمات کلیدی و اطلاعات مهم در جملات را به عنوان موجودیت مشخص کنید. LUIS انواع مختلفی از موجودیت‌ها را پشتیبانی می‌کند، از جمله موجودیت‌های از پیش ساخته‌شده (مانند datetimeV2 برای تاریخ و زمان) و موجودیت‌های سفارشی. * در جمله "برای فردا ساعت ۴ یک نوبت برای کوتاهی مو می‌خواستم": * Date: فردا * Time: ساعت ۴ * ServiceType: کوتاهی مو

۵. آموزش و تست (Train & Test): پس از وارد کردن داده‌ها، مدل خود را با کلیک بر روی دکمه "Train" آموزش دهید. سپس در پنل تست، جملات جدیدی را امتحان کنید تا ببینید LUIS با چه دقتی قصد و موجودیت‌ها را تشخیص می‌دهد. این یک فرآیند تکرارشونده است؛ شما باید به طور مداوم مدل خود را با داده‌های جدید بهبود ببخشید.

۶. انتشار (Publish): پس از اینکه از عملکرد مدل خود راضی بودید، آن را منتشر کنید تا از طریق یک API Key در دسترس ربات شما قرار گیرد.

بخش چهارم: ساخت اسکلت ربات با Bot Framework

حالا که مغز ربات آماده است، باید بدنه آن را با استفاده از Bot Framework بسازیم.

۱. راه‌اندازی محیط توسعه: ابتدا باید ابزارهای لازم را نصب کنید. می‌توانید از Visual Studio برای توسعه با #C یا از Visual Studio Code و Node.js برای توسعه با JavaScript/TypeScript استفاده کنید. همچنین Bot Framework Emulator یک ابزار ضروری برای تست و دیباگ ربات به صورت محلی است.

۲. ایجاد پروژه جدید: با استفاده از الگوهای آماده Bot Framework، یک پروژه جدید ایجاد کنید. این الگو، ساختار اولیه یک ربات را برای شما فراهم می‌کند.

۳. اتصال به LUIS: کلیدهای API و شناسه اپلیکیشن LUIS خود را که در مرحله قبل دریافت کردید، در فایل تنظیمات پروژه ربات وارد کنید. کتابخانه‌های Bot Framework توابع آماده‌ای برای فراخوانی LUIS و دریافت نتیجه تحلیل آن دارند.

۴. پیاده‌سازی منطق مکالمه (Dialogs): منطق اصلی ربات در Dialogs پیاده‌سازی می‌شود. شما باید برای هر قصد (Intent) که در LUIS تعریف کرده‌اید، یک منطق مشخص بنویسید. * مثال (به زبان شبه‌کد):

```
// تابع اصلی دریافت پیام کاربر
function onMessage(turnContext):
  // ارسال متن پیام به LUIS برای تحلیل
  luisResult = LUIS.recognize(turnContext.activity.text)
  topIntent = luisResult.getTopIntent()

  // بر اساس قصد شناسایی‌شده، منطق مناسب را اجرا کن
  switch (topIntent):
    case "Greeting":
      await turnContext.sendActivity("سلام! چطور میتونم کمکتون کنم؟")
      break
    case "BookAppointment":
      // فراخوانی دیالوگ مربوط به رزرو وقت
      await dialogs.run("BookAppointmentDialog")
      break
    case "AskFAQ":
      // جستجو در پایگاه دانش و ارسال پاسخ
      await turnContext.sendActivity("پاسخ سوال شما این است...")
      break
    default: // وقتی LUIS قصد را تشخیص ندهد (None Intent)
      await turnContext.sendActivity("متاسفم، متوجه منظورتان نشدم.")
      break
```

۵. مدیریت مکالمات چندمرحله‌ای: برای فرآیندهایی مانند رزرو وقت که به چندین مرحله نیاز دارند (دریافت سرویس، تاریخ، ساعت و تایید نهایی)، از Waterfall Dialogs استفاده کنید. این دیالوگ‌ها به شما اجازه می‌دهند تا یک سری از سوالات را به ترتیب از کاربر بپرسید و پاسخ‌ها را در هر مرحله ذخیره کنید.

بخش پنجم: استقرار ربات و اتصال به کانال‌ها

پس از اینکه ربات خود را به صورت محلی با Emulator تست کردید، زمان آن رسیده که آن را در دسترس عموم قرار دهید.

۱. انتشار در Microsoft Azure: بهترین راه برای میزبانی ربات شما، استفاده از سرویس Azure Bot Service است. شما می‌توانید کد ربات خود را به سادگی از طریق Visual Studio یا ابزارهای دیگر بر روی Azure منتشر کنید.

۲. پیکربندی کانال‌ها: پس از استقرار، به پورتال Azure بروید و وارد سرویس ربات خود شوید. در بخش "Channels"، لیستی از تمام پلتفرم‌های پشتیبانی‌شده را مشاهده خواهید کرد. * وب‌سایت (Web Chat): با فعال‌سازی این کانال، Azure یک قطعه کد HTMLبه شما می‌دهد که می‌توانید آن را در هر کجای وب‌سایت خود قرار دهید تا ویجت چت نمایش داده شود. * تلگرام (Telegram): شما باید ابتدا یک ربات در تلگرام از طریق BotFather بسازید و توکن API آن را دریافت کنید. سپس این توکن را در تنظیمات کانال تلگرام در پورتال Azure وارد کنید. * فیسبوک مسنجر (Facebook Messenger): این فرآیند کمی پیچیده‌تر است و نیازمند ساخت یک اپلیکیشن فیسبوک و پیکربندی Webhooks است، اما تمام مراحل به صورت مستند در Azure توضیح داده شده است.

زیبایی Bot Framework در این است که شما نیازی به تغییر کد خود برای هر کانال ندارید. فریم‌ورک به صورت خودکار پیام‌ها را با فرمت مناسب هر پلتفرم تطبیق می‌دهد.

نتیجه‌گیری: آینده‌ای مبتنی بر مکالمه

ساخت یک چت‌بات هوشمند ممکن است در ابتدا پیچیده به نظر برسد، اما با ابزارهای قدرتمندی مانند Microsoft Bot Framework و LUIS، این فرآیند به شکل چشمگیری ساده‌تر شده است. با ترکیب یک طراحی مکالمه دقیق، یک مدل هوش مصنوعی خوب آموزش‌دیده و یک منطق برنامه‌نویسی قوی، می‌توانید دستیاران مجازی کارآمدی بسازید که تجربه کاربری را متحول کرده و ارزش افزوده‌ای برای کسب‌وکار شما ایجاد کنند.

دنیای تعاملات دیجیتال به سمت مکالمه پیش می‌رود و چت‌بات‌ها پیشگامان این انقلاب هستند. اکنون بهترین زمان برای شروع یادگیری و ساخت دستیار هوشمند خودتان است.